随着农业现代化建设的不断推进,果实收获已成为农业工程中非常重要的一环。苹果作为民众生活中普遍需求的水果,其采摘的自动化程度显得尤为重要,故现已有大量的机器人被用于苹果采摘。但是目前苹果采摘机器人的采摘效率仍然还存在着一定的提升空间,这与其结构和运动规划方式密切相关。为此,文中针对苹果的生长环境,设计了一种四自由度采摘机械手结构,并对其进行采摘运动规划的研究。首先,文中进行移动采摘机械手平台的软硬件设计。在硬件平台上,设计了移动底盘和机械臂,对采摘机械手视觉系统和主控系统的相应硬件进行选型,同时对车轮和关节的电机及其对应驱动器进行选型。在软件系统上,采用Lab颜色模型和霍夫梯度法进行目标的识别以及定位,运用PID算法结合光电编码器来实现伺服电机的速度闭环,并且编写了相应程序并测试,验证了上述方法的有效性。其次,为了实现机械手的采摘,文中针对上述采摘机械手结构,运用末端关节分离法,确立了机械手的采摘位姿,并选择摆线运动方程作为机械手关节轨迹规划曲线。再结合采摘姿态和关节运动学约束,推导了以采摘运行时间最短为目标的机械手最优运动规划数学模型。然后,为了提高上述运动规划模型的求解性能,文中提出一种基于精英集聚效应的小世界优化算法。该算法在长连接中加入分级个体吸引策略,并根据节点优化效果对短连接中搜索次数及邻域大小进行自适应调整。通过对其进行收敛性分析和数值测试,验证了该算法的先进性。又通过采摘仿真测试,验证了该算法对此运动规划模型的优化效果。最后,为了测试整个采摘机械手系统的有效性和稳定性,文中进行了采摘机械手平台样机实物实验。对苹果位于较高处、中远处、较低处三种情况进行采摘和运动规划实验,并将所提出的算法与禁忌遗传算法、基本小世界算法进行比较。实验结果表明,此采摘机械手模型、运动规划方式和算法均可靠和稳定。